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基于故障樹分析的水泵水輪機故障診斷方法研究及應用

發(fā)布時間:2021-01-19 08:53
  抽水蓄能電站是為了解決電能在時間上分配不均的供需矛盾而發(fā)明的。除此以外,抽水蓄能電站還擔負調相調頻和旋轉備用等功能。故其成為電力系統(tǒng)運行的重要組成部分,他可以有效保障電網安全、經濟運行,尤其在國家大力提倡綠色能源的大背景下,就需要更好的發(fā)揮抽蓄電站的上述作用來保證電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行。水泵水輪機作為抽水蓄能機組中的核心裝置,其運行工況多變且頻繁啟動,機械、水力和電氣因素相互耦合,故障成因復雜。故傳統(tǒng)的計劃維護和事故維護并不能有效的預防水泵水輪機的故障,并且當故障發(fā)生時,難以快速準確的進行定位。為構建的抽水蓄能機組預知維護體系,達到診斷與預診斷的功能,從而實現(xiàn)由傳統(tǒng)的計劃維護和事后維護到預知維護的轉變,有必要構建水泵水輪機的故障診斷模型,對其進行有效、準確的故障分析與定位,并據此做出維護決策,采取有效的維護措施,達到在故障擴大前將其消除的目的。本文為了解決目前水泵水輪機故障診斷方法綜合性不強,工程可實施性不強的問題,對多種診斷手段和模型算法展開了研究,創(chuàng)新性地構建了水泵水輪機故障診斷模型,并利用Java程序將課題成果應用于實際電站中。本文研究的主要內容及創(chuàng)新性成果有下列三點:(1)面對當... 

【文章來源】:華中科技大學湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:68 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于故障樹分析的水泵水輪機故障診斷方法研究及應用


水泵水輪機基本結構圖

數(shù)據庫結構,監(jiān)測數(shù)據,電站,數(shù)據類型


華 中 科 技 大 學 碩 士 學 位 論 文類數(shù)據,這兩類數(shù)據分別存儲于與其類型相對應的表中,因此,在數(shù)據庫存存儲表分別存儲 bool 及 float 類型的數(shù)據。為了減少造成檢索的時間成本,據進行分段存儲以提高檢索效率,以月為單位對數(shù)據進行存儲。如圖 2-4,存儲兩種數(shù)據類型的表格,表格名稱為“數(shù)據類型_月份”的形式。

抽水蓄能機組,運行狀態(tài)分析,預警系統(tǒng),主界面


5.1 軟件業(yè)務構架設計抽水蓄能機組綜合故障診斷軟件系統(tǒng)是白蓮河抽水蓄能電站抽水蓄能機組狀態(tài)評估及故障預警系統(tǒng)2(如圖 5-1)的一個重要模塊,另外系統(tǒng)具有數(shù)據挖掘、狀態(tài)評估、歷史記錄查詢和趨勢預測等功能。

【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于數(shù)據挖掘的抽水蓄能機組故障關聯(lián)關系分析[J]. 鄭庭華,常玉紅,周建中,劉涵,李玲,姜偉,賈天龍,許顏賀.  大電機技術. 2019(02)
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[3]淺析水電機組狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷技術[J]. 江斌.  電子世界. 2018(17)
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[6]HOMIS框架下基于工況關聯(lián)規(guī)則的水電機組穩(wěn)定性分析[J]. 楊賢,李朝暉.  大電機技術. 2014(06)
[7]廣州蓄能水電廠導葉控制系統(tǒng)運行維護及故障分析[J]. 龍皞.  水力發(fā)電. 2014(11)
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博士論文
[1]基于經驗模態(tài)分解的水電機組振動信號分析與故障診斷研究[D]. 李輝.西安理工大學 2017
[2]水輪發(fā)電機組故障診斷及預測與狀態(tài)評估方法研究[D]. 朱文龍.華中科技大學 2016
[3]基于健康評估和劣化趨勢預測的水電機組故障診斷系統(tǒng)研究[D]. 潘羅平.中國水利水電科學研究院 2013
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[5]故障樹分析的若干關鍵問題研究[D]. 羅航.電子科技大學 2011
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碩士論文
[1]抽水蓄能電站發(fā)變組保護配置與整定計算關鍵問題研究[D]. 郝國文.山東大學 2018
[2]基于概率神經網絡的錨桿錨固系統(tǒng)無損檢測研究[D]. 李菁.石家莊鐵道大學 2018
[3]基于故障樹的故障診斷專家系統(tǒng)軟件平臺設計[D]. 彭華亮.南京理工大學 2017
[4]基于大數(shù)據分析的電力變壓器狀態(tài)評估與故障診斷技術研究[D]. 雷帆.西南交通大學 2016
[5]小波去噪和概率神經網絡在發(fā)動機聲信號識別中的應用[D]. 闞磊.重慶大學 2016
[6]基于故障樹分析的水電機組振動故障診斷研究[D]. 李松領.南昌工程學院 2015
[7]基于故障樹分析的變壓器運行狀況評估的研究[D]. 施浩峰.湖南大學 2014
[8]基于信息融合的變壓器健康狀態(tài)綜合評估系統(tǒng)研究[D]. 劉劍清.上海電力學院 2014
[9]基于故障樹的煤礦設備故障分析方法研究[D]. 孫潘潘.中國礦業(yè)大學 2014
[10]基于FTA和BAM神經網絡的飛機故障診斷系統(tǒng)研究[D]. 胡嚴思.湖南大學 2012



本文編號:2986705

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